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公开(公告)号：CN111798431A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010639428.6
申请日：2020-07-06
Applicant: 苏州市职业大学
Abstract: 本申请公开了一种实时消失点检测方法、装置、设备及存储介质，包括：从边缘线段中随机抽取N条线段，组成抽样线段的样本集；为每条抽样线段创建一组M个投票区域，设置M个投票箱；将边缘线段逐条依次与每条抽样线段的延长线相交，把票投给交点位置在抽样线段延长线所属区间对应的投票箱；执行多轮消失点检测，在每一轮中统计各投票箱的得票数，得到峰值票数；判断峰值票数是否大于阈值；若是，则根据峰值票数对应的投票箱得到消失点的初始位置，对其进行精确定位，并把当前消失点局内线段所投的票数从相关投票箱中移除，并进行下一轮消失点检测；若否，则结束多轮消失点检测过程。本申请能对任何数字图像中存在的一个或多个消失点进行实时检测。
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公开(公告)号：CN115659275A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211274148.5
申请日：2022-10-18
Applicant: 苏州市职业大学
Inventor： 陈珂
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于机器人轨迹预测技术领域，公开了一种非结构化人机交互环境中的实时准确轨迹预测方法及系统，建立函数型轨迹预测模型，构建关于函数型数据的约束；融合时序模型和非时序模型的优点，生成预测轨迹在空间上的概率分布，选取最佳轨迹；通过结合社会力模型以及深度神经网络模型构建人类社会行为模型，利用强化学习方法模拟人类决策过程，得到符合社会规范的机器人行为；设计无细节特征损失、无空间关联信息模糊、多方位多层次特征挖掘的实时语义分割全息网络，并生成简单的单分支推理模型；最后对提出的轨迹预测方法进行验证。本发明通过分析人类社会行为模式，建立了行为模型并将其融入机器人导航框架之中，产生了更为合理的行为模式。
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公开(公告)号：CN115168751A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210921831.7
申请日：2022-08-02
Applicant: 苏州市职业大学
IPC: G06F16/9537 , G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种网情数据的检索方法、系统、电子设备及存储介质，所属的技术领域为互联网网情兴趣点数据发现处理领域。所述网情数据的检索方法包括：按照逻辑符号将兴趣点表达式拆分为多个关键词，将与待匹配流内容匹配的关键词所在的兴趣点表达式设置为备选兴趣点表达式；对所述备选兴趣点表达式进行逻辑拆解，得到递归封装数据结构；将所述待匹配流内容与所述递归封装数据结构进行匹配，得到网情数据检索结果。本申请能够在保证召回率的情况下提高检索网情数据的准确率。
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公开(公告)号：CN117967926A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410242189.9
申请日：2024-03-04
Applicant: 苏州市职业大学
Abstract: 本发明涉及监控设备技术领域，且公开了一种人工智能用具有多角度调节结构的监控装置，包括壳体，所述壳体左右两侧的下方均铰接有安装台，所述壳体的内部设置有抬升结构，所述安装台的下方设置有导向结构，所述安装台的顶部栓接有安装壳，且安装壳的内部设置有调位结构，所述安装壳的上方贯穿设置有旋转台；本发明具备多角度调节功能，能够根据工作人员的使用需求，对监控摄像头的监控范围进行调节控制，扩大了监控范围，而且该装置还具备自动清理功能，可以自动对摄像头表面堆积的各种杂质进行清理，在对摄像头表面清理的同时还可以对摄像头的镜头处进行清洁，方便进行后续监控的同时还延长了该监控装置的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117309895A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311249337.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的汽车零部件缺陷检测装置，包括传输机一、传输机二、旋转式零部件转运台、零部件视觉缺陷检测组件和推料器，传输机一、传输机二分别设置于旋转式零部件转运台的两侧，旋转式零部件转运台包括基座、驱动电机、立柱、底盘、钢化玻璃盘、定位环和导料板，基座的上端与驱动电机相连接，驱动电机的动力输出端与立柱相连接，立柱穿过底盘，钢化玻璃盘安装于底盘上，定位环固定于钢化玻璃盘的内圈上，定位环的表面加工成型有若干组定位口。本发明所设计的汽车零部件缺陷检测装置可以实现对汽车零部件螺栓的自动化转运、定位送料、动态化视觉检测以及下料处理，大大提高了对汽车螺栓检测的精确性和自动化程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109580979A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201810602470.3
申请日：2018-06-12
Applicant: 苏州市职业大学
CPC classification number: G01P3/68 , G06K9/00771 , G06K9/4604
Abstract: 本发明公开了一种基于视频处理的车速实时测量方法，将路面上的物体从视频画面坐标系(u,v)转换到路面坐标系(x,z)中：其中，a为路面坐标系中两条平行分道线的距离，b为路面坐标系中分道线的长度，v∞为消失点在视频画面坐标系中的v轴坐标，uleft、uright分别为视频画面坐标系中路面上两条平行的分道线与u轴的交点坐标，v1、v2分别为视频画面坐标系中同一分道线两端的v轴坐标；通过相邻两帧视频画面中同一运动物体转化到路面坐标系后的坐标移动距离除以相邻两帧视频画面的时间差即可得出路面上的运动物体的时速。本发明利用我国完善的既有道路交通视频监控网络作为其原始数据源来实施自动、方便、精确的车速实时测量。
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公开(公告)号：CN105260629A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510600959.3
申请日：2015-09-21
Applicant: 苏州市职业大学
Abstract: 本发明涉及一种防替考的身份鉴别装置，包含服务器、安装于各学校门口的考点主机、安装于各考场的考场主机、考生携带的电子准考证和读取电子准考证信息的第一读证装置、第二读证装置以及采集考生信息的信息采集装置；所述考点主机分别与服务器、考场主机和第一读证装置连接，且所述考场主机分别与第二读证装置、信息采集装置连接；工作时，将服务器内的考生信息下载到考点主机或考场主机内，并与第一读证装置或第二读证装置读取的电子准考证信息进行比对，同时与考试现场信息采集装置采集的考生照片和指纹信息进行比对；本发明增加了身份识别和指纹识别等，确保参加高考的学生为考生本人，从而杜绝了替考行为。
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公开(公告)号：CN118112009A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410246344.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 苏州市职业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的线束质量检测装置及检测方法，属于机械视觉检测技术领域，包括：操作台，所述操作台的表面安装有第一输送带，所述第一输送带的表面安装有用于对线束进行推料的推料机构，所述操作台的表面安装有第二输送带，所述操作台的表面安装有用于将第一输送带表面线束翻转至第二输送带表面的翻面机构，所述操作台的表面安装有用于对线束进行拍摄的检测机构，所述第一输送带的表面安装有用于对线束进行上料的上料机构，所述操作台的一侧安装有总处理器。本发明在通过图像处理技术实现自动化检测线束质量的基础上，还可以对线束进行全面质量检测，并且对质量检测完成后的线束进行分类。
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公开(公告)号：CN109580979B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810602470.3
申请日：2018-06-12
Applicant: 苏州市职业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频处理的车速实时测量方法，将路面上的物体从视频画面坐标系(u,v)转换到路面坐标系(x,z)中：其中，a为路面坐标系中两条平行分道线的距离，b为路面坐标系中分道线的长度，v∞为消失点在视频画面坐标系中的v轴坐标，uleft、uright分别为视频画面坐标系中路面上两条平行的分道线与u轴的交点坐标，v1、v2分别为视频画面坐标系中同一分道线两端的v轴坐标；通过相邻两帧视频画面中同一运动物体转化到路面坐标系后的坐标移动距离除以相邻两帧视频画面的时间差即可得出路面上的运动物体的时速。本发明利用我国完善的既有道路交通视频监控网络作为其原始数据源来实施自动、方便、精确的车速实时测量。
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公开(公告)号：CN112183482A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011185388.9
申请日：2020-10-29
Applicant: 苏州市职业大学
Abstract: 本申请公开了一种危险驾驶行为识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质。其中，方法包括获取待识别近红外图像，调用人脸检测器对待识别近红外图像进行人脸检测，得到待识别驾驶员图像中的人脸区域图像；调用人脸关键点检测模型对人脸区域进行检测，得到人脸关键点数据；对人脸区域图像中人脸进行对齐处理，基于头部姿态估计算法和人脸关键点数据计算对齐后的人脸区域图像中头部姿态角；调用人脸状态检测模型对人脸区域图像进行分析，得到人眼闭合状态特征和嘴部动作特征；根据头部姿态角、人眼闭合状态特征和嘴部动作特征生成危险驾驶行为判决结果，可提高危险驾驶行为的检测速度和检测准确率，有效降低交通事故发生概率。
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